![](/images/graphics-bg.png)
Obstacles avoidance for mobile robot using enhanced artificial potential field
Other Title(s)
تجنب العوائق للروبوت النقال باستخدام مجال القوى الاصطناعي المعزز
Joint Authors
Abbas, Mustafa Wad
Muhammad, Muhammad J.
Source
al-Khwarizmi Engineering Journal
Issue
Vol. 9, Issue 1 (31 Mar. 2013), pp.71-82, 12 p.
Publisher
University of Baghdad al-Khwarizmi College of Engineering
Publication Date
2013-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
في هذا البحث تم تقديم مخطط مجال القوى الاصطناعي المعزز.
هذا المخطط أقترح لإيجاد الحلول بسرعة عالية و فورية لمشاكل تخطيط طريق الروبوت النقال عندما تكون البيئة المدروسة تحتوي على عوائق غير معروفة المواقع و الأحجام.
أن مجال القوى اللأصطناعي التقليدي يمثل كلا من القوة النبضية نتيجة العائق المكتشف و القوة الجاذبة الناتجة من الهدف.
هذه القوى ممكنان تعتبر دليل الاتجاه الأساسي للروبوت النقال.
من ناحية ثانية فان مجال القوى الاصطناعي التقليدي يمتلك عدة مشاكل.
و لذا اقترحنا قوتين ثانويتين و اللتين سميتا قوة نقطة الوسط النبضية و قوة الجذب للمتحسس الخامل.
هاتان القوتان الثانويتان و القوى الأساسية المحسنة قد تم دمجها للتغلب على المشاكل مثل النهاية الميتة و مصيدة حذوة الفرس.
أن الخوارزمية المقترحة تكتسب المعلومات عن البيئة الغير معروفة بواسطة جمع القراءات من خمسة متحسسات يعملون بالأشعة التحت الحمراء و بمجال اكتشاف 8..
متر.
أن الخوارزمية المقترحة قد طبقت على بيئتين مختلفتين كذلك قد تم مقارنتها مع خوارزمية أخرى.
أن المحاكاة و النتائج التجريبية تؤكد أن الخوارزمية المقترحة دائما تلاقي الهدف المطلوب.
بالإضافة إلى ذلك أن أداء الخوارزمية جيدا و يوفي المتطلبات من حيث تقليل الزمن و الجهد الحسابي.
Abstract EN
In this paper, an enhanced artificial potential field (EAPF) planner is introduced.
This planner is proposed to rapidly find online solutions for the mobile robot path planning problems, when the underlying environment contains obstacles with unknown locations and sizes.
The classical artificial potential field represents both the repulsive force due to the detected obstacle and the attractive force due to the target.
These forces can be considered as the primary directional indicator for the mobile robot.
However, the classical artificial potential field has many drawbacks.
So, we suggest two secondary forces which are called the midpoint repulsive force and the off-sensors attractive force.
These secondary forces and modified primary forces are merged to overcomethe drawbacks like dead ends and U shape traps.
The proposed algorithm acquirs information of unknown environment by collecting the readings of five infrared sensors with detecting range of 0.8 m.
The proposed algorithm is applied on two different environments also it is compared with another algorithm.
The simulation and experimental results confirm that the proposed algorithm always converges to the desired target.
In addition, the performance of algorithm is well and meets the requirements in terms of saved time and computational resources.
American Psychological Association (APA)
Muhammad, Muhammad J.& Abbas, Mustafa Wad. 2013. Obstacles avoidance for mobile robot using enhanced artificial potential field. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 9, no. 1, pp.71-82.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322867
Modern Language Association (MLA)
Muhammad, Muhammad J.& Abbas, Mustafa Wad. Obstacles avoidance for mobile robot using enhanced artificial potential field. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 9, no. 1 (2013), pp.71-82.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322867
American Medical Association (AMA)
Muhammad, Muhammad J.& Abbas, Mustafa Wad. Obstacles avoidance for mobile robot using enhanced artificial potential field. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2013. Vol. 9, no. 1, pp.71-82.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322867
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 81
Record ID
BIM-322867